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create table aa(
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typeId int,
name varchar(20))
create table bb(
id int ,
name varchar(20),
typeId int ,
num int ,
m int
)
insert into aa values(1,'自行车'),(2,'摩托车'),(3,'小汽车'),(4,'其它')
insert into bb values
(1,'li',1,1,500),
(2,'li',2,2,5000),
(3,'li',3,1,50000),
(4,'wanger',1,1,450),
(5,'wanger',2,1,5600)
select bb.name,
sum(case when aa.name ='自行车' then bb.num
else 0
end ) as [自行车num],
sum(case when aa.name ='自行车' then bb.m
else 0
end ) as [自行车m],
sum(case when aa.name ='摩托车' then bb.num
else 0
end ) as [摩托车num],
sum(case when aa.name ='摩托车' then bb.m
else 0
end ) as [摩托车m],
sum(case when aa.name ='小汽车' then bb.num
else 0
end ) as [小汽车num],
sum(case when aa.name ='小汽车' then bb.m
else 0
end ) as [小汽车m],
sum(case when aa.name ='其它' then bb.num
else 0
end ) as [其它num],
sum(case when aa.name ='其它' then bb.m
else 0
end ) as [其它m] ,
sum(bb.num) as [Allnum],
sum(bb.m ) as [Allm]
from aa right join bb on aa.typeId=bb.typeId
group by bb.name
truncate table aa
drop table aa
truncate table bb
drop table bb
go
mysql 脚本的方法，请对照这个 sql server脚本去修改，如有疑问，及时沟通
里上图 表 aaa, 要按月份查找，a 出现的次数，代码如下
SELECT
CAST(YEAR(rq) as varchar) + '-' + CAST(MONTH(rq) as varchar) AS date,
count(*) AS '次数'
FROM aaa
where a="a"
GROUP BY
CAST(YEAR(rq) as varchar) + '-' + CAST(MONTH(rq) as varchar);
结果如下图，看看是不是你要的
在统计数据的需求中很容易出现按照天来统计数据的场景，有时某一列的维度在那天并没有产生数据，但是又没有一列是可以确保每天都是有数据的，由于mysql中并没有fulljoin这样的关联方式，在这种情况下关联查询就有些费劲，解决的办法也是多种多样，毕竟条条大路通罗马嘛，其他的就不说了，这里介绍一种相对方便的方法。
产生一个足够长的时间列，这个列要能够包含想要统计的所有日期。这个思路的实现很泛，可以创建一个日期的临时表，然后将想要查的日期插入，抛开创建表比较麻烦之外，一般在职能比较完善的公司，生产环境创建表或者修改数据是需要交给专门的DBA去操作的，各种流程。。。相对这个较简单的一种方式就是创建存储过程，然后产生时间列，这也是一种解决办法。
我的思路是先定义一个时间变量并初始化，然后和某个数据足够多的表关联查询获取时间列，这个表一般选取某张要查的表即可，数据条数只要超过需要查询的条数即可，足够即可，太多就是浪费，降低查询效率。
比如说我要查询2018-01-10到2018-01-20每天的数据，那么就可以写成
其中，cdate是我定义的一个时间变量，初始化的值是2018-01-09，因为在外面那部分执行之后值已经加1了，已经不是2018-01-10了；data_t是我关联产生记录的实体表，这个表只有一个要求，就是能帮我们产生足够的时间列条数，后面的limit 15是帮助我产生15条时间记录，可以换成其他条件；生成的t0其实就是15条全为2018-01-09的记录，外面的查询在每扫描一条t0的记录就会加1天，这样就会产生连续的时间列；WHERE后面是最终查询的截止条件，换成其他的也可以。
关联其他表举例：
查询从2018-01-10到当前日期每天的统计数据
通过上面的例子我想大部分人应该可以灵活变化了，比如查询多少天内每天的统计数据，某几个月内每月的统计数据等等，通过修改上面给的例子里面的sql完全可以做到，可以说这种思路就是个‘万能模板’，希望本文能够帮到大家。
select * from (
select id,num,rank from (
select heyf_tmp.id,heyf_tmp.num,@rownum:=@rownum+1 ,
if(@pdept=heyf_tmp.id,@rank:=@rank+1,@rank:=1) as rank,
@pdept:=heyf_tmp.id
from (
select id,num from (SELECT
t.OPERATE_LOG_USER_ID AS id,
t.OPERATE_SEARCH_WORD AS word,
COUNT(*)AS num
FROM
skp_operate_log AS t
WHERE
t.OPERATE_LOG_TIME
GROUP BY
id,
word
ORDER BY
num DESC)tt order by id asc ,num desc
) heyf_tmp ,(select @rownum :=0 , @pdept := null ,@rank:=0) a ) result
)ttt
where rank in(1,2)
以时间为跨度统计不同的值，在该时间出现的次数。
语言如下：
select count(*),'列名' from tablename group by '列名'
select count(*),a_yqm from user group by a_yqm
举例：
这里，我要查询出1年内每个月份periods字段不同值的次数。
比如下图中可见的2015-4月，periods为2出现了3次，3出现了1次，最关键的是 periods你不知道有多少种可能的值，也许这个月有1，也许没有。
表统计信息是数据库基于成本的优化器最重要的参考信息；统计信息不准确，优化器可能给出不够优化的执行计划或者是错误的执行计划。对统计信息的计算分为非持久化统计信息（实时计算）与持久化统计信息。
非持久化统计信息
统计信息没有保存在磁盘上，而是频繁的实时计算统计信息；
每次对表的访问都会重新计算其统计信息；
假设针对一张大表的频繁查询，那么每次都要重新计算统计信息，很耗费资源。
持久化统计信息
把一张表在某一时刻的统计信息值保存在磁盘上；
避免每次查询时重新计算；
如果表更新不是很频繁，或者没有达到 MySQL 必须重新计算统计信息的临界值，可直接从磁盘上获取；
即使 MySQL 服务重启，也可以快速的获取统计信息值；
统计信息的持久化可以针对全局设置也可以针对单表设置。
接下来，详细说 MySQL 统计信息如何计算，何时计算，效果评估等问题。在 MySQL Server 层来控制是否自动计算统计信息的分布，并且来决策是持久化还是非持久化。